AI与物理

这篇文章探讨了深度学习模型的可解释性问题，即如何理解神经网络的决定过程。作者介绍了两种常见的解释方法：可视化和特征重要性分析。可视化方法通过图形化展示神经网络的决策过程，使得解释更加直观。特征重要性分析则关注每个特征对模型输出的贡献程度，帮助理解哪些因素对模型决策起到关键作用。同时，作者也提到了深度学习模型在医疗、金融等领域的应用，以及未来研究的发展方向。

中小型AI开发团队提供了灵活的处理方式，大大提高了工作效率。

本文介绍了人工智能模型训练和部署的相关内容，重点关注了GPU、OpenVINO、TensorRT、MediaPipe等工具在其中的作用。OpenVINO是英特尔开发的深度学习工具集，可帮助轻松将预训练模型部署到Intel设备上；TensorRT是深度学习推理优化器，能提供低延迟、高吞吐率的部署推理；而MediaPipe则是基于图形的跨平台框架，支持移动设备、工作站和服务器上的跨平台运行，且可支持移动GPU加速。总之，这些工具为AI开发者提供了方便快捷的解决方案，加速了AI技术在各个领域的应用。

本文介绍了京东集团在2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上推出的京东言犀大模型。该模型遵循京东的技术追求：成本、效率、体验、可信、普惠、突破。京东集团CEO许冉表示，大模型的价值在于算法×算力×数据×产业厚度的平方。产业场景是京东擅长领域，其丰富多样的产业布局为训练大模型提供了有力支持。京东言犀大模型具备行业泛化能力和安全保障，并已开始在多个领域应用于实践。